[发明专利]一种小波和有理数阶偏微分联合图像增强方法

权利要求书

1.一种小波和有理数阶偏微分联合图像增强方法，其特征是：

(1)获取浪涌环境下UUV海面的可见光图像和红外图像；

(2)利用基于有理数阶偏微分的图像增强模型得到有理数阶偏微分算子的3个方向的改进模板；

(3)对红外图像和可见光图像分别进行小波分解，得到高频和低频小波系数；

(4)用有理数阶偏微分算子模板和3个方向的改进模板来处理小波低频系数和高频系数，用于提取图像边缘信息；

(5)然后对图像信息小波逆变换，进行图像重构，得到增强的浪涌环境下UUV海面的可见光图像和红外图像。

2.根据权利要求1所述的小波和有理数阶偏微分联合图像增强方法，其特征是：所述3个方向的改进模板为利用小波算法的时频特性，设计的去水平方向、去垂直方向、去对角方向3个方向的改进模板，去水平方向改进模板用于提取图像水平方向上的垂直方向和对角方向高频信息；去垂直方向模板用于提取图像垂直方向上的水平方向和对角方向高频信息；去对角方向模板用于提取图像对角方向上的水平方向和垂直方向高频信息。

3.根据权利要求2所述的小波和有理数阶偏微分联合图像增强方法，其特征是：所述对红外图像和可见光图像分别进行小波分解，得到高频和低频小波系数的步骤包括：

(1)、根据Mallat算法得小波分解公式为：

$a_{j+1}\[k\]=\underset{n=-\mathrm{\∞}}{\overset{+\mathrm{\∞}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j\[n\]h\[n-2k\]=a_j\[k\]*h\[k\]$

$d_{j+1}\[k\]=\underset{n=-\mathrm{\∞}}{\overset{+\mathrm{\∞}}{\mathrm{\Σ}}}{a}_j\[n\]g\[n-2k\]=a_j\[k\]*h\[k\]$

式为图像低频信息的小波分解过程，h[k]是理想低通滤波器，a_j+1[k]为第(j+1)级离散低频分解信息，是由上一级即第j级低频信息a_j[k]与h[k]卷积计算得到；式为图像高频信息的小波分解过程，g[k]是高通滤波器，d_j+1[k]为第(j+1)级离散高频分解信息，是由上一级即第j级低频信息a_j[k]与g[k]进行卷积计算得到；

(2)、对图像f(x,y)进行一层小波分解，得到低频图像L的小波系数da，水平方向高频图像Hl、垂直方向高频图像Hv、对角方向高频图像Hd3个方向高频图像的小波系数dl、dv、dd。